説明

Fターム[5B057DC36]の内容

画像処理 (340,757) | 分析部、分析手段 (35,413) | 照合 (10,006) | 特徴抽出の結果を用いるもの (3,240)

Fターム[5B057DC36]に分類される特許

101 - 120 / 3,240


【課題】画像に基づいて車両の駐車対象となる駐車枠の存在を迅速に判定する。
【解決手段】画像処理装置2では、横枠線検出部44が画像G中の1つの横枠線検出領域に基づいて駐車枠の横枠線L1を検出し、縦枠線検出部45が画像G中の2つの縦枠線検出領域に基づいて2つの縦枠線を検出する。さらに、接続部検出部47が、画像G中の2つの縦枠線検出領域に基づいて2つの接続部を検出する。そして、駐車枠判定部48は、これらの検出結果に基づいて駐車対象となる駐車枠の存在を判定する。画像Gの全体ではなく画像G中の限られた領域に基づいて駐車枠の存在を判定するため、駐車枠の存在を迅速に判定できる。 (もっと読む)


【課題】簡易かつ高精度に自分撮りを判断することができる。
【解決手段】撮像素子によって撮像された画像から顔領域を検出する顔領域検出手段(S109、S111)と、検出された顔領域の左下領域および右下領域の少なくとも一方の合焦状態を検出する合焦状態検出手段(S117)と、合焦状態検出手段によって検出された左下領域および右下領域の少なくとも一方の合焦状態が予め定められたレベルより低い場合に、自分撮りと判断する判断手段と、を備えた。 (もっと読む)


【課題】対象物の種別判定に要する演算負荷の軽減及び種別判定時間の短縮を図ることができる対象物種別判定装置を提供する。
【解決手段】赤外線カメラ2Rにより撮像された撮像画像から対象物の対象物領域Rを抽出し、対象物領域R内の運動判断領域Pについての輝度プロファイルJnを作成する(STEP106)。現在よりΔT前に作成した輝度プロファイルJoをメモリから読出し、Jn,Joの特徴量の差異が所定値以上であるか否かを判定する。所定値以上の差異があれば、対象物は生体(例:歩行者)であると判定し(STEP110)、なければ、現在よりΔT/2前に作成した輝度プロファイルJhをメモリから読出し、Jn,Jhの特徴量の差異が所定値以上であるか否かを判定し、所定値以上の差異があれば、対象物は生体であると判定し、なければ、対象物は生体でないと判定する。 (もっと読む)


【課題】 印刷途上において、簡便に欠陥分類の調整を行うことが可能な画像検査装置を提供する。
【解決手段】 画像像検査装置100は、印刷用紙5の第1面51に形成された印刷画像の検査を行う第1面検査処理部70と、印刷用紙5の第2面52に形成された印刷画像の検査を行う第2面検査処理部80と、印刷結果情報等を保存する記憶手段90と、オペレータによる入力部62からの選択操作を受け付けて、第1面撮影画像、第2面撮影画像、第1面検査処理部70および第2面検査処理部80の検査結果等のうち選択された内容を所定の表示態様で表示部61に表示する表示制御部92を備える。 (もっと読む)


【課題】変動状態のスペクトルカメラにより精度の高い光スペクトル画像を取得可能な、或は光スペクトル特性付の3次元データを取得可能な画像取得装置を提供する。
【解決手段】時系列に連続するフレーム画像で構成される動画像を取得する第1カメラ14と、第1カメラと既知の関係にあり、測定対象の光スペクトル画像を複数取得する第2カメラ15と、撮像制御装置21とを具備し、撮像制御装置21は、1つのフレーム画像から複数の特徴点を抽出し、特徴点を時系列に連続するフレーム画像中に順次特定し、複数の光スペクトル画像と対応するフレーム画像について特徴点に基づきフレーム画像間の画像マッチングを行い、該画像マッチングで得られた条件に基づき複数の光スペクトル画像を合成する様構成した。 (もっと読む)


【課題】円筒形物品上のバーコードを画像歪みを生じることなく読み取ることが可能なバーコード読取装置及び方法を提供する。
【解決手段】少なくともバーコード部分の外形が円柱状の物品のバーコードから得られた画像データに基づいて、平面上のバーコードの画像データを生成する。また、読取対象のバーコードの画像から、バーコードの長手方向が楕円柱又は真円柱の円周方向に沿うようにバーコードが設けられている場合の読取対象のバーコードの平面上の画像データを生成し、そのバーコードの平面上の画像データからバーコードを検出する。 (もっと読む)


【課題】境界領域による視認性低下を抑制することが可能な内視鏡用画像処理装置、内視鏡装置及び画像処理方法等を提供すること
【解決手段】内視鏡用画像処理装置は、画像取得部305と、境界領域補正部315を含む。画像取得部305は、前方視野に対応する前方画像と、側方視野に対応する側方画像とが、1枚の取得画像として形成された画像信号を、取得する。取得画像における前方視野に対応する領域を前方領域とし、取得画像における側方視野に対応する領域を側方領域とする。境界領域補正部315は、前方領域の画像及び側方領域の画像のうちの少なくとも一方を、前方領域と側方領域の境界となる領域である境界領域に対してオーバーラップする処理を行う。 (もっと読む)


【課題】ステレオマッチング処理において互いに異なる部品91a〜91c間で対応付けが行われるといった誤対応の発生を抑制する。
【解決手段】認識対象部品91aを含む複数の部品91a〜91cを異なる視点から撮像した複数の撮像画像I1、I2それぞれから、認識対象部品91aが写る対象領域R1、R2が抽出される。複数の撮像画像I1、I2それぞれの対象領域R1、R2に対して、ステレオマッチング処理が実行される。つまり、ステレオマッチング処理を行う領域R1、R2を、撮像画像I1、I2のうちの認識対象部品91aを含む対象領域R1に限定する。そのため、対象領域R1から認識対象部品91a以外の部品91b、91cを外してステレオマッチング処理を実行することができ、その結果、ステレオマッチング処理において互いに異なる物体間で対応付けが行われるといった誤対応の発生を抑制できる。 (もっと読む)


【課題】細線化に応じた先端かすれの補正又は掃き寄せの補正を行う。
【解決手段】画像処理装置10は、画像データを解析して、画像の輪郭を形成する外エッジの画素を検出し、そのエッジ方向を判定する輪郭検出部1と、検出された前記外エッジの画素を細線化処理し、当該画素の画素値を減じる細線化処理部2と、前記画像データを印刷処理する際の用紙の搬送方向と、前記外エッジの画素のエッジ方向とに応じて、当該外エッジの画素に対する先端かすれの補正値を決定し、前記細線化処理によって当該外エッジの画素の画素値が減じられた割合に応じて、前記先端かすれの補正値を減じ、減じられた補正値を、当該外エッジの画素の画素値に加算して先端かすれを補正する輪郭調整部3と、を備える。 (もっと読む)


【課題】共有された画像情報から自己の登録した画像情報に基づいて関連する画像情報を検索する画像検索プログラム及び画像検索装置を提供する。
【解決手段】画像検索装置1は、画像情報DB2に登録する画像情報20を受け付ける画像情報受付手段100と、受け付けた画像情報20の画像に含まれる人物の顔を認識して顔情報111を生成する顔情報認識手段101と、受け付けた画像情報20が有する付随情報112を抽出する付随情報抽出手段102と、画像情報DB2に登録済みの画像情報20から選択された画像情報を検索条件として受け付ける検索条件受付手段103と、検索条件受付手段103が受け付けた画像情報の顔情報と、付随情報とに基づいて、画像情報DB2に登録済みの画像情報20から類似度の高い画像情報を検索する画像情報検索手段104と、検索結果を出力する検索結果出力手段105とを有する。 (もっと読む)


【課題】より少ない枚数の画像を用いて背景を推定することができる。
【解決手段】背景パラメータ算出部21は、複数枚のフレーム画像を用い、フレーム画像毎に、当該フレーム画像を複数のブロックに分割し、ブロックごとに当該ブロックに写っている被写体の特徴を示す背景パラメータを算出する。背景推定値算出部22は、背景パラメータ算出部21が算出した背景パラメータに基づいて、ブロックに写っている被写体が背景である場合の背景パラメータと推定することができる背景推定値をブロック毎に算出する。背景推定値記憶部23は、背景推定値を記憶する。 (もっと読む)


【課題】ノズルから吐出される液滴などで形成される画素の位置を検査する。
【解決手段】主走査方向に沿う読取解像度Rsが、主走査方向に沿って所定の画素数分の間をあけて形成された画素の配列による検査画像の解像度Rpに対して、Rp・((m+1)/2)<Rs<Rp・((m+2)/2)(ただし、mは正の整数)となるよう受光素子を配列している。これにより、記録用紙に形成された検査画像を読み取って得られる主走査方向に沿うプロファイルから、受光素子に対する検査画像の画素の重心位置を取得し、受光素子の受光中心に対するラインの重心位置のずれである位相差に基づき、受光素子に対する検査画像の画素ごとの主走査方向に沿う位置を特定する。 (もっと読む)


【課題】交通標識検知方法及び交通標識検知装置を提供する。
【解決手段】かかる方法は、入力された処理対象画像をHSV色空間画像に変換する色空間変換ステップと、少なくとも一つの交通標識の標準色のパス範囲により、前記処理対象画像のHSV色空間画像のフィルタリングを行い、フィルタリング後の画像領域により、連通域を生成するフィルタリングステップと、前記交通標識の標準規則により、生成された前記連通域のうち、交通標識ではない領域を除去し、他の連通域を前記交通標識の候補領域とする除去ステップと、前記交通標識の候補領域の特徴に基づいて、前記交通標識を識別する識別ステップと、を有する。 (もっと読む)


【課題】画像データから抽出した候補点を形状モデルのノードに的確に対応づけする。
【解決手段】画像データDVから複数の候補点Sが抽出し、その中から、形状モデルMrefを構成する教師ラベルTに対応する対応点を選択する。この対応点の選択は、「互いに接続される2つの前記教師ラベル毎に、該2つの教師ラベルの各々に対応づけられた2つの前記候補点間の経路を決定したときに、教師ラベルに対応づけられていない候補点の各々が、前記決定された全ての経路のうちいずれか1つの経路にのみふくまれるか、または前記決定されたいずれの経路にも含まれないこと」という制約条件の下で行う。そして、選択された複数の対応点を用いて画像データDVから構造物Mを検出する。 (もっと読む)


【課題】被験者の顔を撮影した画像からシワを検出する際に誤検出を低減することができるシワ検出方法を提供する。
【解決手段】被験者の顔データを取得し、取得された顔データの所定の部位に解析領域を設定し、設定された解析領域に対して、顔の所定の部位毎に予め設定されたシワの延びやすい角度範囲内の一方向若しくは互いに異なる複数の角度で延びるシワ成分をそれぞれ抽出した複数のシワ成分抽出データを生成し、複数のシワ成分抽出データのそれぞれに対してシワ成分を強調した複数のシワ成分強調データを生成し、複数のシワ成分強調データを互いに合成した合成データを生成し、合成データにおいて所定の閾値以上の強度を有するシワ成分を被験者のシワとして検出する。 (もっと読む)


【課題】物体の認識を精度良く行うことができる画像認識装置を提供する。
【解決手段】画像認識装置1は、画像に対して3D解析手法による物体認識を行う3D解析手法による物体認識部13と、前記画像に対してパターン認識による物体認識を行うパターン認識による物体認識部14と、を備え、前記3D解析手法による物体認識部13により得られる3D解析手法による物体認識の結果と前記パターン認識による物体認識部14により得られるパターン認識による物体認識の結果に基づいて最終ターゲットの認識結果を得る、ことを特徴とする。 (もっと読む)


【課題】撮像画像の適切な位置にオブジェクトを合成することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法およびプログラムを提案する。
【解決手段】原点座標が設定されたオブジェクトを、前記原点座標が撮像画像に含まれる顔領域の位置に応じた合成基準座標に合うように前記撮像画像に合成する画像合成部、を備える、画像処理装置が提供される。 (もっと読む)


【課題】多眼カメラを用いることによりズーム量の異なる複数の画像を同時に撮影し、それらを用いた高解像度化された画像を生成する多眼撮像装置を提供する。
【解決手段】基準画像を撮影する基準カメラ2と、基準カメラよりもズーム量が高い複数台のズームカメラ3〜6と、ズームカメラ2及び基準カメラ3〜6の画像に所定の画像処理を行う画像処理部7と、画像処理部7で画像処理が行われたズームカメラ3〜6及び記基準カメラ2の画像に基づいて、基準カメラ2の画像よりも高解像度の画像を生成する高解像度化処理部8と、を備える。 (もっと読む)


【課題】画像内の望ましくないフィーチャを除去するための方法と装置を提供する。
【解決手段】画像を空間ドメイン136から周波数ドメイン138に変換することにより、変換済み画像140を形成する。変換済み画像140にフィルタ152を適用することにより、周波数ドメイン138内にフィルタ済み画像154を形成する。フィルタ済み画像154を周波数ドメイン138から空間ドメイン136に戻すことにより、修正済み画像156を形成する。修正済み画像156における望ましくないフィーチャ126の強度は、元の画像内の望ましくないフィーチャ126の強度と比較して増大している。修正済み画像156を用いて画像から望ましくないフィーチャ126を除去することにより、処理済み画像160を形成する。 (もっと読む)


【課題】複数の視野に分割された対象を高精度に測定することができるマシンビジョン検査システムおよびその位置測定結果の決定方法を提供する。
【解決手段】マシンビジョン検査システムは、第1動作状態においてスケールベースの測定により第1対象FE1の位置を測定する。第2動作状態では、第1対象から第2対象に至る途中で重複画像CIA〜CICを撮影し、画像相関を利用して重複画像CIA〜CICの相互の画像変位を測定し、第1対象の位置と画像変位のセットとを合わせて第2対象FE2の位置を測定する。 (もっと読む)


101 - 120 / 3,240